【摘 要】
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风电变桨系统因为风速的变化而频繁变桨,长期处于恶劣的工作环境,使得风电场的运行与维护成为了最严峻的问题.现场对风电机组变桨系统的检测大多依赖于SCADA报警系统.由于SCA
【机 构】
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湖南工程学院电气信息学院,湖南省风电装备与电能变换协同创新中心
【基金项目】
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湖南省教育厅科研资助项目(16K024);湖南省自然科学基金项目(2016JJ6025,2016JJ2041)
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风电变桨系统因为风速的变化而频繁变桨,长期处于恶劣的工作环境,使得风电场的运行与维护成为了最严峻的问题.现场对风电机组变桨系统的检测大多依赖于SCADA报警系统.由于SCADA系统没有综合考虑变桨系统各子系统以及风机运行参数间存在的强耦合性,每当故障发生时,检测系统总是出现一连串无序的报警信息,为故障停机后的维修造成了困难.针对报警数据的无序,基于风电SCADA系统的运行数据,通过Fisher判别法将数据进行识别分类,从而对故障源进行定位,并且用实验验证了分类器良好的分类效果.仿真和实验结果证明了方法的可
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